EfficientViT采用了一种新的高效构建块,该块由三个主要部分组成:一个内存高效的"三明治"布局(Sandwich Layout)、一个级联组注意模块(Cascaded Group Attention Module)以及一个参数重新分配策略。这三个部分分别针对内存、计算和参数进行了优化。 三明治布局(Sandwich Layout): 这是为了构建一个内存效率更高的块。具体...
为了实现对 ViT 模型的实时部署,微软和港中文共同在CVPR2023提出论文《EfficientViT: Memory Efficient Vision Transformer withCascaded Group Attention》。 本文将简单介绍 EfficientViT 的基本架构原理,同时手把手带领感兴趣的朋友基于该论文 Github 项目导出ONNX模型,并将其部署在优秀的端侧AI芯片AX650N上,希望能给行...
每个阶段堆叠了提出的 EfficientViT 构建块,并且每个子采样层(分辨率的2×子采样)将标记数量减少了4×。为了实现高效的子采样,作者进一步提出了 EfficientViT 子采样块,它也具有三明治布局,不同之处在于将自注意力层替换为反向残差块,以减少子采样过程中的信息损失。 值得注意的是,本文方法在整个模型中采用批归一化(...
作者提出了EfficientViT-SAM,该方法利用EfficientViT来加速SAM。特别是,EfficientViT-SAM保留了SAM的提示编码器和 Mask 解码器架构,同时用EfficientViT替换了图像编码器。作者设计了两系列模型,EfficientViT-SAM-L和EfficientViT-SAM-XL,它们在速度和性能之间提供了平衡。随后,作者以端到端的方式使用SA-1B数据集来训练E...
深度学习CVPR2024 | 轻量高效ViT | SHViT 大家好,今天给大家介绍的论文是SHViT: Single-Head Vision Transformer with Memory Efficient Macro Design ( - AIHimeragi于20240907发布在抖音,已经收获了3321个喜欢,来抖音,记录美好生活!
保留了SAM的轻量级提示编码器和mask解码器,同时用EfficientViT替换了沉重的图像编码器。对于训练,首先从SAM-ViT-H图像编码器到EfficientViT的知识蒸馏开始。随后在SA-1B数据集上进行端到端训练。由于EfficientViT的效率和容量,EfficientViT-SAM在A100 GPU上的TensorRT加速比SAM-ViT-H高出48.9倍,而且不会牺牲性能。
作者提出了 EfficientViT-SAM,它利用 EfficientViT来加速分割一切模型。特别是,当前论文的方法保留了SAM的提示编码器和掩模解码器架构,同时用 EfficientViT 替换图像编码器。其中作者设计了两个系列的模型:EfficientViT-SAM-L 和 EfficientViT-SAM-XL,在速度和性能之间提供平衡的权衡。并使用 SA-1B 数据集以端到端的...
针对部分检测场景中出现的待测目标密集排列分布导致检测效果差的问题,可以采用新出的EfficientViT对YOLO算法进一步改进。 二、基本原理 原文链接: [2205.14756] EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-Resolution Dense Prediction (arxiv.org) 摘要:高分辨率密集预测实现了许多有吸引力的现实世界应用,如计...
这篇论文研究了Vision Transformers的效率问题,特别是通过挖掘给定网络中的冗余计算来解决这个问题。尽管ViT在一系列计算机视觉任务上表现出色,其巨大的计算成本仍然是一个严重的问题。为了解决这个问题,该研究提出了一种Patch Slimming方法,该方法在自上而下的范例中丢弃不必要的Patch。首先,在最后一层中识别出有效的Patc...
SparseViT: Nonsemantics-Centered, Parameter-Efficient Image Manipulation Localization through Spare-Coding Transformer论文下载 论文作者 Lei Su, Xiaochen Ma, Xuekang Zhu, Chaoqun Niu, Zeyu Lei, Ji-Zhe Zhou 内容简介 本文提出了一种名为SparseViT的新型视觉变换器模型,用于图像操纵定位(IML)。SparseViT通过...